퇴사하고 다시 하는 취준 !3개월은 놀고,, 6개월은 자격증 준비하느라2026년 하반기가 되어서야 제대로 된 취준을 하고 있다. 첫 시험은 9/19에 본 석유공사!지방러에게 서울까지 오라는 연락을 하사해주시다니당일 새벽에 감사하게도 아빠가 데려다주셨다 .시험장 들어갈 때 아빠가 응원해주니까 괜시리 울컥함 ^^;; (주책) 근데 그 응원을 공중분해 시킨 나의 뇌.한 마디로 정리하자면 실수가 너무 많았다. (실수일까? 지능일까?) 일단 붙을 줄 모르고 막연하게 기본서 2회독 하고 있던 나에게급작스레 서류 합격이 날아오고 .. 봉투 모의고사는 하나도 안 풀어보고 갔다..ㅋㅋ(여기서부터 자격 박탈) 1교시 NCS에서 의사소통까지는 수월하게 풀었는데 자료해석 & 문제해결전부 시간이 오래 걸렸다 .그래서 뒤에 있..

9/20 목동고에서 시험 . . ~19일 석유공사 필기 시험으로 기가 쫙 빨린 상태라 공허한 눈으로 산업단지공단 시험을 보러갔다.인생 두 번째 NCS였는데전날 봤던 석유공사에 비하면 ncs는 쉬운 편이었다.문제는 전공시험이었음을...애초에 머신러닝개론과 알고리즘이 정처기&컴퓨터일반 시험범위 보다 넓은데대충 훑고 간 내가 한심 .활용이나 계산 문제보다개념과 이론 위주였다. (근데 이제 깊고 자세한)7-80프로가 ㄱㄴㄷㄹ 고르는 문제라대충 알면 혼쭐나는 시험이었다 . 결과는 당연히 불합기역!!급하게 본 탓일까..크흠 이 다음 시험을 잘 준비해야지 ^_^

안녕하세요 ?몇 달 전에 빅데이터분석기사 필기 합격 후기를 남겼었는데요 !오랜 시간 끝에 6월 20일에 실기 시험을 응시하였습니다 . 공부 방법, 시험 유형, 12회 실기 문제, 시험 후기 등을 남겨보겠습니다 :) 빅데이터분석기사 실기 시험 공부법 (1) 교재 저는 필기 시험을 준비할 때부터 "이기적" 교재를 사용했습니다. 딱히 이유가 있어서 고른 책은 아니고 ,교보문고에 빅데이터분석기사 책 치니까 제일 처음으로 뜨길래그냥 저 책으로 공부했습니다_^^ 저는 전공자여서 저 책 한권으로 커버 가능했는데비전공자 분들이 볼 땐 어쩔지 잘 모르겠습니다 ㅜㅜ.잘 서치해보시고 , 더 좋은 책이 있다면 그 책으로 고르십시오 !! 참고로 기출문제는 이기적 교재에 같이 들어있던 기출 문제입니다 .( 답지 확인하기 번거..

1. 캐시캐시는 예시를 살펴보면, 이게 뭔지 감이 잡힐 것이다!"캐시"가 없을 때, 웹 브라우저에서 star.jpg 요청 -> star.jpg 응답을 내려줌.그 이후에 또 똑같이 star.jpg를 요청하면 -> 서버는 또 star.jpg를 응답으로 내려준다. 이 방식은 큰 단점이 있다.데이터가 변경되지 않아도, 계속 네트워크를 통해 다운로드 받는다.인터넷 네트워크는 매우 느리고 또 비싸다.브라우저 로딩 속도가 느리다. -> 사용자 불편그럼, 캐시를 도입하면 어떨까?  캐시가 있을 때, 웹 브라우저에서 star.jpg 요청 -> 서버는 응답 헤더에 cache-control: max-age=60이라는 헤더를 넣고 응답 이 말은, 60초동안 이 캐시가 유효하다는 뜻이며, 해당 캐시가 브라우저 캐시 저장소에 6..

1. HTTP : StatelessSet-Cookie : 서버에서 클라이언트로 쿠키 전달한다.Cookie : 클라이언트가 서버에서 받은 쿠키를 저장하고, HTTP 요청시 서버로 전달한다.쿠키를 사용하지 않으면 클라이언트가 /welcome에 접속하면 어서오세요~라고 하되,"홍길동"으로 로그인하고 /welcome 접속시 어서오세요 홍길동님~을 기대한다.그런데 쿠키가 없으면 들어온 클라이언트가 홍길동인지 장윤복인지 서버는 전혀 모르는 것이다. 하지만, HTTP는 무상태 프로토콜이다.클라이언트와 서버가 요청을 주고 받으면 연결이 끊어지며,클라이언트가 다시 요청하면 서버는 이전 요청을 기억하지 못한다.그러므로, 클라이언트와 서버는 서로 상태를 유지하지 않는다. 2. 쿠키위와 같이 사용자 인증 상태, 쇼핑 카트 정..

HTTP에 대한 개요를 설명할 때, 헤더 부분에 대해 자세히 짚고 가지 않아이번 게시글에 정말 자세히 살펴볼 것이다. 1. RFC7230(최신) 메시지 본문(message body)을 통해 표현 데이터들이 전달된다.메시지 본문을 페이로드라고 하는데, 여기에 담기는 표현은 요청이나 응답에서 전달할 실제 데이터를 의미한다.표현 헤더는 표현 데이터를 해석할 수 있는 정보를 제공하는 역할을 한다.- 데이터 유형(html, json..), 데이터 길이(content-length), 압축 정보 등을 담게 된다. 2. RepresentationContent Type : 표현 데이터의 형식을 설명한다.- 미디어 타입이나 문자 인코딩도 제공 ex) test/html; charset=UTF-8Content-Encoding..

1. VAE 개념 AE(Auto Encoder) : 잠재 공간(Latent Variable)에 값을 저장한다.잠재 공간에서는 input x에 대해 자신을 언제든지 reconstruct 할 수 있는 "z를 만드는 것" VAE : 잠재 공간에 확률분포를 저장하므로, 평균과 분산 파라미터를 생성한다.input x가 만들어지는 확률분포를 찾고, 다른 Data에 대해 이 확률분포(Variational Distribution)를 활용 주 목적은 Latent space(즉, 이미지의 특징)를 Decoder에 통과시켜 결과를 얻는 것=> Decoder를 학습그리고 여기서 Decoder를 학습시키기 위해 Encoder를 앞단에 붙여 특징을 뽑는 과정이 추가된다는 것이다. 2. VAE - Approximate Model ..

1. Cycle GAN Model - Generator 1) 2개의 GAN(G&F)- Generator G : X-> Y mapping(Foward transformation)- Generator F :  Y-> X mapping(Backward transformation) pix2pix generatorUNet : encoder-decoder 구조로 고수준의 특징 추출을 수행한다.(생성된 이미지의 해상도가 낮음) Cycle GAN generator비슷한 성격을 지닌 두 도메인 간의 이미지 변환을 수행Unet의 많은 skip connection -> 모델이 과도하게 단순화, 생성된 이미지의 세부 정보(detail) 부족하게 됨결론적으로, ResNet & residual block을 사용 2. Cycle ..

1. Unconditional GAN앞서 설명한 일반적인 GAN의 경우 Unconditional한 생성 모델이며 데이터에 대한 제어를 위해 추가 정보를 사용하지 않는 모델이다. (The general GAN explained earlier is an unconditional generative model that does not use additional information to control the data generation.) 생성되는 데이터의 특정한 종류나 속성을 조절하기 위한 추가적인 정보 없이 데이터를 생성하게 된다. 2. Conditional GAN  Conditional GAN은 생성될 데이터의 특성을 지정하는 추가 정보를 사용하여 데이터 생성을 조절한다.입력에 조건을 추가하여 원하는 특..